Keras LSTM 教程

LSTM（长短时记忆网络）是深度学习中一种重要的循环神经网络（RNN）架构，适用于处理序列数据。本文将介绍如何在 Keras 中使用 LSTM 进行建模。

1. LSTM 简介

LSTM 是一种特殊的 RNN 架构，通过引入门控机制来控制信息的流动，从而有效地避免梯度消失和梯度爆炸问题。

2. Keras 中使用 LSTM

在 Keras 中，我们可以通过以下步骤创建一个 LSTM 模型：

2.1 导入库

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

2.2 创建模型

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

2.3 训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=1)

2.4 评估模型

loss = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)

3. 扩展阅读

想要了解更多关于 LSTM 的知识，可以参考以下教程：

• Keras 官方文档

LSTM 网络结构图